多智能体深度强化学习中的分布式奖励估计

1. 引言

多智能体强化学习（MARL）在多个领域如游戏竞技、机器人技术、交通管理和金融交易策略等方面展现出了巨大的潜力。然而，实际应用中，高质量的奖励信号往往难以获取，这主要是由于环境的随机性和代理间的互动导致的奖励不确定性。这些不确定性不仅增加了学习的难度，也限制了MARL系统的性能。为此，本文提出了一种新的分布式奖励估计框架（DRE-MARL），旨在通过多动作分支奖励估计和策略加权奖励聚合来提高MARL系统的稳定性和效率。

2. 方法论

在MARL中，传统的被动奖励修正方法难以完全解决奖励不确定性问题，尤其是由代理间互动引起的不确定性。因此，本文提出了一种新的方法，即通过将其他代理视为环境的一部分来简化问题，并为每个代理配备了奖励估计器。这种方法不仅考虑了环境的内在随机性，还考虑了代理间互动的影响，从而提高了奖励估计的准确性。

2.1 多动作分支奖励估计

面对由代理互动引起的奖励不确定性，本文提出了一种多动作分支奖励估计方法。该方法通过对每个代理的动作分支进行奖励分布建模，有效地减少了奖励估计的不确定性。具体而言，每个代理都会根据其当前状态和可能采取的动作，预测可能的奖励分布，从而为后续的决策提供更加准确的信息。

2.2 策略加权奖励聚合

除了改进奖励估计外，本文还引入了策略加权奖励聚合技术，以进一步提高系统的稳定性。通过结合环境提供的真实奖励和通过多动作分支估计得到的奖励，系统能够为每个代理生成更加可靠的更新信号，从而促进学习过程的稳定性和效率。

3. 实验与结果

为了验证所提出方法的有效性，我们在多个基准多智能体场景中进行了实验。实验结果表明，DRE-MARL在处理奖励不确定性方面表现出了显著的优势，特别是在奖励高度不确定的情况下，其性能明显优于现有的MARL方法。

4. 结论

本文提出了一种新的分布式奖励估计框架（DRE-MARL），用于解决多智能体强化学习中的奖励不确定性问题。通过引入多动作分支奖励估计和策略加权奖励聚合，该框架不仅提高了MARL系统的稳定性和效率，也为未来的MARL研究提供了新的方向。尽管DRE-MARL在当前的应用中表现出色，但仍有一些局限性需要在未来的研究中加以解决，如对奖励分布形式的先验假设以及对连续动作空间的支持等。